将PIL图像保存到4D Numpy数组时显示的静态图像

Question

我有以下Python代码，其中将形状为326x490x3的某些图像另存为numpy数组，以便在以后的阶段进行预处理。我想将图像保存在4D numpy数组中，以便以后可以批量处理它们。该代码可以正常工作，但是我发现，当我将4D数组的每个3D元素转换回RGB图像时，我只会得到一个静态图像。

代码：

data = np.zeros((129, 326, 490, 3))
image_path = '0.jpg'
img = Image.open(image_path)
data[0,:,:,:] = np.asarray(img)
im = Image.fromarray(data[0], 'RGB')
im.show()

输出：

但是当我尝试将4D数组中的3D numpy数组切片显示为灰度图像时，效果很好。

代码：

data = np.zeros((129, 326, 490, 3))
image_path = '0.jpg'
img = Image.open(image_path)
data[0,:,:,:] = np.asarray(img)
im = Image.fromarray(np.dot(data[0], [0.299, 0.587, 0.114]))
im.show()

输出：

将图像保存到3D numpy数组并切换回PIL图像时，给定here的解决方案可以按预期工作。

代码：

data = np.zeros((129, 326, 490, 3))
image_path = '0.jpg'
img = Image.open(image_path)
im = Image.fromarray(np.asarray(img), 'RGB')
im.show()

输出：

有人可以解释这种行为吗？ 我不了解代码对于3D numpy数组的预期工作方式，但对于4D numpy数组的3D数组切片的工作方式却有所不同。

Answer 1

由numpy.zeros创建的数组的默认数据类型为numpy.float64（即浮点数）。因此data是一个浮点数组。在im = Image.fromarray(data[0], 'RGB')行中，您已将模式明确指定为'RGB'，这意味着8位整数（请参见Modes文档），因此fromarray解释了参数{{ 1}}作为8位整数的数组。显然，它不会尝试转换输入数组。它仅假设数组中的基础数据存储为8位整数。由于data[0]实际上包含浮点值，因此结果不正确。

在使用data[0]的情况下，您没有明确指定模式，因此im = Image.fromarray(np.dot(data[0], [0.299, 0.587, 0.114]))使用其自己的代码来确定模式，在这种情况下为fromarray （32位浮点数）。因此，它可以正确转换您的数据。例如，如果您将模式指定为'F'（表示8位黑白） （即'L'），调用将成功，但是图像数据将再次不正确，因为im = Image.fromarray(np.dot(data[0], [0.299, 0.587, 0.114]), 'L')会将包含浮点值的内存解释为好像包含8位整数像素一样。

最简单的解决方法可能是将fromarray创建为8位无符号整数的数组：

data